5、AWS身份与访问管理:全面指南

AWS身份与访问管理:全面指南

1. AWS管理控制台

AWS管理控制台是一个基于Web的界面,用于访问和管理包括IAM(身份与访问管理)在内的AWS资源和服务。用户需要使用AWS账户的登录链接、用户名和密码进行登录。创建用户时,可以选择让其通过AWS控制台、AWS命令行界面(CLI)以编程方式,或者同时使用这两种方式访问AWS资源。

AWS管理控制台可在多种设备上使用,如平板电脑和手机。还能从Amazon Apps、iTunes或Google Play下载AWS控制台移动应用。

作为AWS账户所有者,登录账户时会获得登录URL,该URL对每个账户都是唯一的,仅用于基于Web的登录,也可通过AWS账户对其进行自定义,使其更方便用户使用。此外,也可以使用根账户凭证通过基于Web的界面登录,只需导航到账户登录页面,点击“使用根凭证登录”链接即可。不过,AWS不建议使用根账户进行日常任务,而是建议创建具有所需权限的单独用户账户。

登录步骤总结
1. 获取AWS账户登录链接、用户名和密码。
2. 打开链接,输入信息登录。
3. 若使用根账户登录,导航到登录页面点击相应链接。

2. AWS命令行工具

AWS提供了两种工具来访问AWS服务,分别是AWS命令行界面(CLI)和适用于Windows PowerShell的AWS工具。这些工具特别适合通过系统命令行上的脚本自动化任务,通常比使用AWS管理控制台更方便、快捷。AWS CLI可用于Windows、Mac和Linux系统,更多信息可访问:https://aws.amazon.com/cli 。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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